¿Cómo interpretar los resultados del análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en Salud? / How to interpret statistical analysis results implicated in health causality studies?

RESUMEN

RESUMEN El perfeccionamiento de las técnicas estadísticas es un problema de investigación que no pierde vigencia. Una vez identificado y fundamentado el empleo del análisis estadístico implicativo en la búsqueda de posibles factores causales en Salud, se hizo necesario el diseño de una metodología para su aplicación óptima, en la cual la etapa más compleja resultó ser la interpretación de los resultados. Por ello, este trabajo tiene como objetivo describir cómo realizar dicha interpretación, cuya base se sustenta en los referentes teóricos de la literatura, y los prácticos, a partir de las experiencias adquiridas de los diversos estudios de casos y controles con la aplicación de la técnica. En la interpretación se abordan los índices, las tablas y los gráficos del tipo árboles de similaridad y cohesitivo, y el grafo implicativo, a partir de los cuales se identifican los posibles factores causales, las variables confusoras, las modificadoras del efecto y otras que pueden intervenir.

ABSTRACT

ABSTRACT The improvement of statistical techniques is a research problem which does not lose its validity. Once it was identified and founded the use of the statistical analysis involved in the search for possible causal factors in health, it was necessary to design a methodology for its optimal application, in which the most complex stage turned was result interpretation. Therefore, this work aims at describing how to perform this interpretation, whose base is founded on literature theoretical references, and the practical ones, based on the experiences acquired from the various case studies and controls with the application of the technique. Indices, tables and graphs of the type are presented in the interpretation, similarity and cohesive trees, and implicative graph, from which the possible causal factors, confusing variables, effect modifiers and others that are identified and others which could be involved.